改进LEA方法在头部姿态估计中的应用

"本文介绍了一种改进的基于局部嵌入分析(LEA)的头部姿态估计方法，旨在解决传统LEA方法在处理头姿态估计时丢失几何拓扑信息的问题。通过对邻域选择策略的优化，该方法能更好地利用先验姿态信息，使得同类姿态在降维后更接近，不同类姿态之间的距离随着姿态差值增加而增大，从而降低估计误差。实验在Facepix人脸数据库上验证了这种方法的有效性。" 在计算机视觉和图像处理领域，头部姿态估计是一项关键任务，尤其对于人脸识别和注意力理解具有重要意义。传统的头部姿态估计方法分为基于表观和基于模型两类。基于表观的方法通常通过学习包含多种姿态的图像来构建姿态分类器，适合处理不同角度的人脸图像。而基于模型的方法则依赖于几何模型和面部特征点匹配，但对图像质量和旋转角度敏感。 局部线性嵌入(LLE)是一种流形学习算法，它通过构建局部邻域权重图将高维数据映射到低维空间。然而，在头姿态估计中，仅考虑同类别姿态作为邻域会导致流形结构失真。为了解决这个问题，提出的改进LEA方法引入了更有效的邻域选择策略，充分考虑姿态的先验信息，确保降维后的流形更加平滑，同类姿态更紧密，不同类姿态间距离更具区分度。这一改进使得训练和测试样本的低维表示更加接近，从而提高了姿态估计的精度。 实验部分，该方法在Facepix人脸数据库上进行了验证，证明了其在头部姿态估计上的优越性能。Facepix是一个广泛使用的数据库，包含大量不同姿态的人脸图像，为评估算法提供了多样性和挑战性。通过对这个数据库的实证研究，改进的LEA方法展示了其在减少估计误差和提高估计准确性的潜力，为未来在实际应用中处理头部姿态问题提供了新的思路和技术支持。